石油勘探業務是以盆地、區帶、圈閉、油氣藏為整體研究單元，通過戰略決策、目標研究、勘探部署、勘探實施四個核心環節循環提升，最終實現盆地資源量落實到油氣藏探明儲量的勘探目標。
勘探業務可以劃分為四個層次：勘探決策、勘探研究、勘探生產、勘探管理。按過程周期分為五個階段：規劃階段、部署階段、設計階段、實施階段、總結階段，而每個階段在每個層次的業務內容是各不相同的。
對很多石油企業而言，跟進IT新技術的同時，智能勘探也需要從業務的實際著手，解決原來“數字勘探”的技術缺陷和不足，建立數據積累機制和效率提升工具依然是當下的基礎工作：
隨著大數據、認知計算和云等技術的快速發展和成本的降低，智能勘探應用場景愈發豐富清晰。通過對標調研和分析國際領先油氣企業案例，我們發現數據共享、協同支撐、主動管理和智能決策已成為邁向智能勘探所必備的核心競爭力。智能化勘探將以數據為基礎，通過共享服務平臺、信息化管控體系和四大應用系統的建設，提升四種能力，實現增儲降本提質。
總體設計上分為三大體系。一是后臺資源管理體系，主要包括計算資源、存儲資源、網絡資源、微服務框架、容器運行環境和安全防護，主要由各基礎設計平臺廠商提供對應的解決方案。二是中臺共享服務體系，包括數據庫、數據中臺、業務中臺、安全服務、知識服務以及服務管理平臺，主要負責提供業務處理能力和數據處理及服務能力。三是前臺業務應用體系，主要分為勘探研究類應用系統、勘探作業類應用系統、勘探決策類應用系統及勘探管理類應用系統。所有業務系統均在協同工作平臺（個人工作平臺）使用，領導等可通過生產指揮平臺統一管理。
智能勘探是在數字油田的基礎上，圍繞區帶、圈閉、探井等核心勘探對象，借助數字化方法和信息技術全面輔助勘探業務活動，實現感知實時化、研究協同化、管理主動化、決策智能化，達到提高工作效率，降低勘探風險，提高勘探效益，全面提升勘探業務水平。
